中国人工智能AI框架自主研发 中国AI界争相构建AI开源框架的背后,技术和业务层面的考量因素当然重要,但也不应忽视国家层面的政策支持.对于AI基础设施的建设,中国政府在<新一代人工智能发展规划>等关于AI顶层规划的政策中都着重提及,除了加大应用层技术落地,更希望业界和学界深入AI底层技术研发.*两年,基础技术的"卡脖子"话题成为*两年中国科技界探讨的热点,担心中国AI的发展会像芯片发展那样遭遇空中楼阁的困境.AI专家也在四处布道"做人工智能必须要做开源,中国要想发

来源: http://www.most.gov.cn/kjbgz/201710/t20171023_135606.htm 感谢对我们ADAS团队的肯定!

腾讯开源再次迎来重磅项目,14日,腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato,这是在短短一周之内,开源的第五个重大项目. 相对于目前全球范围内其它的图计算框架,Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求,将算法计算时间从天级缩短到分钟级,性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架,并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈,现在,最少只需要十台服务器即可完成计算. 腾讯Plato团队负责人于东海表示:"Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务,尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机

@ 目录 概述 定义 发展历史 发行版本 优势 生态项目 架构 组成模块 HDFS架构 YARN架构 部署 部署规划 前置条件 部署步骤 下载文件(三台都执行) 创建目录(三台都执行) 配置环境变量(三台都执行) 安装和配置(hadoop1上执行) 启动和停止Hadoop HDFS环境测试 计算和资源环境测试 概述 定义 Hadoop 官网地址 https://hadoop.apache.org/ Hadoop GitHub地址 https://github.com/apache/hadoop

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep

近日,华清远见研发中心再传喜讯:Farsight TV 智能机顶盒研发成功并投入教学!这是华清远见研发中心继开源平板电脑.智能医疗终端.智能家居终端后独立成功研发的又一智能硬件!至此,开创了华清远见自主研发的新纪元. 据悉,华清远见教育集团在创立之初就成立了研发 中心,从着手于嵌入式行业专业图书的编写和出版,到嵌入式培训课程每年两次的内容升级,再到独立自主研发专业开发板和实验箱,以及到2010年第一个自主 研发的智能硬件---开源平板电脑的投入教学,华清远见研发中心一直在给嵌入式培训行业带来越来

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框

storm分布式流式计算框架. nimbus:主进程服务(职责就是任务的分配的,程序的分发) supervisor:工作进程服务(职责就是启动线程池,接受任务,运行任务,报告任务的运行状态) 注意容错:supervisor与nimbus都是基于zookeeper来实现容错,任务运行的元数据存储的zk里面,如果工作节点宕机,zk可以发现,执行触发机制,通知nimbus,对任务进行重新的分发. =====================================================

目前,国内自主研发的文件系统可谓凤毛麟角.淘宝在这一领域做了有效的探索和实践,Taobao File System(TFS)作为淘宝内部使用的分布式文件系统,针对海量小文件的随机读写访问性能做了特殊优化,承载着淘宝主站所有图片.商品描述等数据存储.本文揭秘了淘宝自主研发的文件系统TFS那些事儿. AD:51CTO学院:IT精品课程在线看! TFS(Taobao FileSystem)是一个高可扩展.高可用.高性能.面向互联网服务的分布式文件系统,其设计目标是支持海量的非结构化数据. 目前,国内自

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学

最终选择了自主研发,考虑到我们团队对java以及flex知识的储备,展示层使用夸浏览器的flex开发,后端业务层使用java. 一.方案: BEC + ZCIPAgent + ZCIPServer + 核心数据关系型数据库集中存储+ 日志分布式存储 使用此方案的目的如下: 1.     减少系统间的耦合 2.     集中是管理,分布式部署和调度 3.     核心数据数据库存储使得后期报表统计和质量分析容易处理 4.     BEC组件和ZCIPAgent分布式部署,降低主机异常带来的损失 5

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存

摘要: 通过前面的学习,大家已经了解了HDFS文件系统.有了数据,下一步就要分析计算这些数据,产生价值.接下来我们介绍Mapreduce计算框架,学习数据是怎样被利用的. 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和

小蚂蚁说: 相信大家对蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库OceanBase的故事不再陌生了.在刚刚过去的2018年天猫双11中,成交额2135亿再次创造了新纪录,而支撑今年双11的支付宝核心链路就是OceanBase 2.0版本. 本文小蚂蚁将为大家详述OceanBase如何在去年同样机器数量的情况下,来支撑今年双11的流量洪峰,一起来学习一下吧~ 本文作者为蚂蚁金服OceanBase团队资深技术专家颜然,他也是OceanBase初创成员之一,目前负责事务引擎以及性能优化方面的研发工作.

Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码   本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上节课主要从事务视角为大家探索Spark Streaming架构机制:Spark Streaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.通过对Driver和

Kafka Stream-Spark Streaming-Storm流式计算框架比较选型 elasticsearch-head Elasticsearch-sql client NLPchina/elasticsearch-sql: Use SQL to query Elasticsearch kafka stream vs spark streaming vs storm_百度搜索 [翻译]Kafka Streams简介: 让流处理变得更简单 - devos - 博客园 kafka strea

首发于我的gitpages博客 https://helenawang.github.io/2018/10/10/代码相似度计算框架调研 代码相似度计算框架调研 研究现状 代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了.它的应用范围广泛,主要包括代码抄袭检测[3].软件维护中的相似代码查找等. Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤,将检测过程分为以下两个阶段: 代码格式转换 + 相似度确定 后来很多检测方法都参考这一框架,并将检测过程细分为四个部分: 预处理 ->

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用.(实时计算?) Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示 Nimbus:Storm集群的Master

完全国人自主研发原创的智能软件路由器即将发布: 完全国人自主研发原创的智能软件路由器BDS即将发布,附带企业服务总线ESB功能 智能软件路由器 BDS 简要介绍 http://kan.weibo.com/con/3626382295795881 http://kan.weibo.com/con/3623208964817369 BDS Linux Java版 视频 http://yunpan.cn/Q9b8j8srtkihp 云寻觅数据路由器 概要: BDS 五大功能: 1.服务集成,企业服务总